pandas重取樣時指定對不同列的不同操作

阿新 • • 發佈：2021-02-03

技術標籤：pandas

以一個dataframe為例：
在這裡插入圖片描述

import pandas as pd
import numpy as np

dataframe = dataframe.resample('D').agg({
    'UnitPrice':np.mean, # 對'unitprice'這一列重取樣時做均值
    'num':np.sum, # 對'num'這一列重取樣時做求和
})

然後可以檢視：

dataframe.head()

得出下面的效果：

			UnitPrice num
			
2010-12-01	2.880000	4
2010-12-02	2.250000	1
2010-12-03	3.510000	1
2010-12-05	2.250000	4
2010-12-06	3.006000	5

pandas重取樣時指定對不同列的不同操作

技術標籤：pandas 以一個dataframe為例： import pandas as pd import numpy as np dataframe = dataframe.resample(\'D\').agg({

Pandas時間序列:重取樣及頻率轉換方式

如下所示： import pandas as pd import numpy as np 一、介紹重取樣(resampling)指的是將時間序列從一個頻率轉換到另一個頻率的處理過程；

Pandas時間序列重取樣(resample)方法中closed、label的作用詳解

Pandas提供了便捷的方式對時間序列進行重取樣，根據時間粒度的變大或者變小分為降取樣和升取樣：

Python對wav檔案的重取樣例項

例如從2channel，4.41k hz 重取樣到 1 channel，16k hz def downsampleWav(src,dst,inrate=44100,outrate=16000,inchannels=2,outchannels=1):

Pandas —— resample()重取樣和asfreq()頻度轉換方式

resample() resample()進行重取樣。重取樣（Resampling）指的是把時間序列的頻度變為另一個頻度的過程。把高頻度的資料變為低頻度叫做降取樣（downsampling），把低頻度變為高頻度叫做增取樣（upsampling）。

pandas的resample重取樣的使用

Pandas中的resample，重新取樣，是對原樣本重新處理的一個方法，是一個對常規時間序列資料重新取樣和頻率轉換的便捷的方法。

python中pandas庫中DataFrame對行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame時選取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis,DataFrame

15-pandas之陣列分組的基本方法（分組大小與排序、迭代、指定組或列）

若（）資料分組的基本方法有3種：分組大小和分組排序對分組進行迭代選擇指定組或指定的列

使用pandas實現篩選出指定列值所對應的行

在pandas中怎麼樣實現類似mysql查詢語句的功能： select * from table where column_name = some_value;

SQL Server建立複合索引時，複合索引列順序對查詢的效能影響

https://www.cnblogs.com/wy123/p/5604400.html 抄的源頭 SQL Server建立複合索引時，複合索引列順序對查詢的效能影響

iOS 使用WebRTC進行直播推流時，對聲音進行音質優化

最近我們在使用WebRTC進行直播推流的時候，遇到了音樂音質不好的問題，對此進行優化後，音樂音質有很大提升，因此記錄下優化過程，分享出來

python中resample函式實現重取樣和降取樣程式碼

函式原型 resample(self,rule,how=None,axis=0,fill_method=None,closed=None,label=None,convention=‘start\',kind=None,loffset=None,limit=None,base=0,on=None,level=None)